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深度学习奇异强子

高能物理 - 唯象学 2022-05-18 v2 高能物理 - 实验核理论

作者: JPAC Collaboration , L. Ng , L. Bibrzycki , J. Nys , C. Fernandez-Ramirez , A. Pilloni , V. Mathieu , A. J. Rasmusson , A. P. Szczepaniak

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摘要

我们利用深度神经网络对实验数据进行首次模型无关分析，以确定奇异强子的性质。具体地，我们研究 LHCb 合作组报告的 $P_c(4312)$ 信号的线形，发现其最可能的解释是虚态。该方法可应用于其他近阈值共振候选者。

关键词

深度神经网络奇异强子模型无关分析 P_c(4312) 虚态近阈值共振

引用

@article{arxiv.2110.13742,
  title  = {Deep Learning Exotic Hadrons},
  author = {JPAC Collaboration and L. Ng and L. Bibrzycki and J. Nys and C. Fernandez-Ramirez and A. Pilloni and V. Mathieu and A. J. Rasmusson and A. P. Szczepaniak},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2110.13742},
  year   = {2022}
}

备注

Manuscript: 5 pages, 5 figures, 1 table; Supplemental material: 7 pages, 7 figures, 1 table